【OpenCV】访问图像中每个像素的值

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！！此篇是基于IplImage* （C接口或者说2.1之前版本的接口，新的Mat的访问方式请参考博文：

《访问Mat图像中每个像素的值》）

IplImage是OpenCV中CxCore部分基础的数据结构，用来表示图像，其中Ipl是Intel Image Processing Library的简写。以下是IplImage的结构分析（来自OpenCV中文网站：http://www.opencv.org.cn/index.php/Cxcore%E5%9F%BA%E7%A1%80%E7%BB%93%E6%9E%84#IplImage）

[cpp] view
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typedef struct _IplImage

{

int nSize; /* IplImage大小 */

int ID; /* 版本 (=0)*/

int nChannels; /* 大多数OPENCV函数支持1,2,3 或 4 个通道 */

int alphaChannel; /* 被OpenCV忽略 */

int depth; /* 像素的位深度: IPL_DEPTH_8U, IPL_DEPTH_8S, IPL_DEPTH_16U,

IPL_DEPTH_16S, IPL_DEPTH_32S, IPL_DEPTH_32F and IPL_DEPTH_64F 可支持 */

char colorModel[4]; /* 被OpenCV忽略 */

char channelSeq[4]; /* 同上 */

int dataOrder; /* 0 - 交叉存取颜色通道, 1 - 分开的颜色通道.

cvCreateImage只能创建交叉存取图像 */

int origin; /* 0 - 顶—左结构,

1 - 底—左结构 (Windows bitmaps 风格) */

int align; /* 图像行排列 (4 or 8). OpenCV 忽略它，使用 widthStep 代替 */

int width; /* 图像宽像素数 */

int height; /* 图像高像素数*/

struct _IplROI *roi;/* 图像感兴趣区域. 当该值非空只对该区域进行处理 */

struct _IplImage *maskROI; /* 在 OpenCV中必须置NULL */

void *imageId; /* 同上*/

struct _IplTileInfo *tileInfo; /*同上*/

int imageSize; /* 图像数据大小(在交叉存取格式下imageSize=image->height*image->widthStep），单位字节*/

char *imageData; /* 指向排列的图像数据 */

int widthStep; /* 排列的图像行大小，以字节为单位 */

int BorderMode[4]; /* 边际结束模式, 被OpenCV忽略 */

int BorderConst[4]; /* 同上 */

char *imageDataOrigin; /* 指针指向一个不同的图像数据结构（不是必须排列的），是为了纠正图像内存分配准备的 */

}

IplImage;

直接访问：

对我们来说比较重要的两个元素是：char *imageData以及widthStep。imageData存放图像像素数据，而widStep类似CvMat中的step，表示以字节为单位的行数据长度。

一个m*n的单通道字节型图像，其imageData排列如下：



如果我们要遍历图像中的元素，只需：

[cpp] view
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IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1);

uchar* tmp;

for(int i=0;i<img->height;i++)

for(int j=0;j<img->width;j++)

*tmp=((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j];

这种直接访问的方法速度快，但容易出错，我们可以通过定义指针来访问。即：

[cpp] view
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IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1);

ucha* data=(uchar *)img->imageData;

int step = img->widthStep/sizeof(uchar);

uchar* tmp;

for(int i=0;i<img->height;i++)

for(int j=0;j<img->width;j++)

*tmp=data[i*step+j];

而多通道（三通道）字节图像中，imageData排列如下：



其中（Bi,Bj）（Gi,Gj）（Ri,Rj）表示图像（i,j）处BGR分量的值。使用指针的遍历方法如下：

[cpp] view
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IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1);

IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,3);

uchar* data=(uchar *)img->imageData;

int step = img->widthStep/sizeof(uchar);

int channels = img->nChannels;

uchar *b,*g,*r;

for(int i=0;i<img->height;i++)

for(int j=0;j<img->width;j++){

*b=data[i*step+j*chanels+0];

*g=data[i*step+j*chanels+1];

*r=data[i*step+j*chanels+2];

}

*如果要修改某像素值，则直接赋值。

使用cvGet2D()函数访问：

cvGet*D系列函数可以用来返回特定位置的数组元素（一般使用cvGet2D），原型如下：

[cpp] view
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CvScalar cvGet1D( const CvArr* arr, int idx0 );

CvScalar cvGet2D( const CvArr* arr, int idx0, int idx1 );

CvScalar cvGet3D( const CvArr* arr, int idx0, int idx1, int idx2 );

CvScalar cvGetND( const CvArr* arr, int* idx );

idx0,idx1,idx2分别用来指示元素数组下标，即cvGet2D返回（idx0,idx1）处元素的值。

因此，单通道图像像素访问方式如下：

[cpp] view
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IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1);

double tmp;

for(int i=0;i<img->height;i++)

for(int j=0;j<img->width;j++)

tmp=cvGet2D(img,i,j).val[0];

多通道字节型/浮点型图像：

[cpp] view
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IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_32F,3);

double tmpb,tmpg,bmpr;

for(int i=0;i<img->height;i++)

for(int j=0;j<img->width;j++){

tmpb=cvGet2D(img,i,j).val[0];

tmpg=cvGet2D(img,i,j).val[1];

tmpr=cvGet2D(img,i,j).val[2];

}

如果是修改元素的值，可用cvSet*D（一般是cvSet2D）函数：

[cpp] view
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void cvSet1D( CvArr* arr, int idx0, CvScalar value );

void cvSet2D( CvArr* arr, int idx0, int idx1, CvScalar value );

void cvSet3D( CvArr* arr, int idx0, int idx1, int idx2, CvScalar value );

void cvSetND( CvArr* arr, int* idx, CvScalar value );

这种方法对于任何图像的访问方式是一样的，比较简单，但效率较低，不推荐使用。